📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、提供されたWEIスコアのデータセットに対して、以下のような重要な傾向、異常、パターン、および隠れた意味を指摘できます：
### 時系列推移
– **総合WEI** は概ね0.65から0.74の範囲での変動を示しており、比較的安定した推移を見せています。ただし、7月2日から7月5日には0.65から0.74の間で頻繁に変動しており、短期間での変動が観察されます。このことから、短期的な社会的または政治的イベントがスコアに影響を与えている可能性があります。
### 異常値
– **総合WEI** の異常値として、7月1日、7月2日、7月4日、7月5日において、それぞれ0.67、0.68、0.65、0.74などの値が検出されており、通常の変動範囲を外れる結果を見せています。これらの異常値は、社会的な促進イベントや政治的な変更などを反映している可能性があります。
– 各詳細項目にも異常値が散見されますが、特に「社会基盤・教育機会」の7月3日および7月4日の0.85は他と異なり高い評価を得ており、何か特別な社会的推進活動があった可能性を示唆しています。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解を仮定して、トレンドを抽出するならば、全体的に緩やかに上昇傾向であることが見受けられます。しかし、季節性のパターンは特に顕著ではなく、残差成分も一部の日時に集中していることが異常値として現れたりしています。これらの残差は、ランダムな外的要因、政策変更、または自然災害などによって説明される場合があります。
### 項目間の相関
– 提供されたデータには相関ヒートマップは示されていませんが、例えば「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は一定の関連性があると考えられます。特に、自律性の高い社会的構造は公平さの感覚を高める傾向にあることから、この2つの指標はある程度の相関があると予測されます。
### データ分布
– もし箱ひげ図などの統計プロットが提供されていたら、中央値および四分位範囲に基づいた異常値の影響を視覚化できるでしょう。異常値がTGによる影響を示すかもしれませんし、また、それによって説明されていない部分を深堀りする手がかりを得られるかもしれません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析の結果、主要な構成要素PC1（寄与率0.42）およびPC2（寄与率0.20）が示されており、これらがWEIスコア全体の変動の大部分を説明する要因と考えられます。PC1は全体の社会的な変動を、PC2が特定の政策またはイベントの影響を示唆している可能性があります。
### 要因と影響
– WEIスコアの変動は個々の項目の積み重ねおよびそれらの相互作用の影響が大きいと考えられます。特に、社会的イベントや政策の変動が直接的な影響を与える要因として重要であると推測されます。また、異常値の出現は社会的、政治的な変革や外部ショックの影響を映し出している可能性があります。
全体的に、今後の分析では、長期的なトレンドや外部要因の影響を深く解析することでさらなる洞察が得られる可能性があります。データセットの拡張
総合WEI 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の点に基づいて分析を行います：
1. **トレンド**:
– グラフには大きく2つのクラスターが示されています。2026年7月頃に新たなデータ群が現れるまでの間、トレンドは一定でしたが、その後、スコアが再び上がっていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から9月初めにかけて、いくつかの予測データで急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が示す実績データが、2025年中旬に集中しており、他の期間ではデータが記録されていません。
– 赤いバツ印と様々な色の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるもので、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測がそれぞれ独立してクラスタリングしていることから、予測モデルの精度やトレンドの変化を分析するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測されるデータ範囲にはばらつきがあり、特定の点で急激な変動が集中していることがわかります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期のデータ群は変動が少ない一方で、後期のデータ群は予測精度における不確かさや変動の可能性を示しています。このことは政治的な不安定要因や、政策変更の可能性を示唆しているかもしれません。
– 社会的には、予測範囲の広がりが信頼性の低下を示す可能性もあり、政策立案者はこの点を考慮する必要があります。
このグラフは、過去および今後の政治的動向を示唆しており、予測モデルの選択や信頼性に対する更なる検討が必要です。
個人WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは360日間のWEIスコアの推移を示しています。データは初期（2025年中盤）と期間末（2026年中盤）に集中しており、明確な長期トレンドは見えませんが、評価日の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のプロット群に異常値が強調されており、通常のプロットとは異なる値があることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績を示し、緑のプロットは前年度（比較AI）を表しています。
– 紫、赤、桃色の線はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。線の方向性や傾きは各モデルの予測の違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフの左と右でデータが二分けされているように見え、中央にデータが空いている期間があります。この点から極端な値やギャップが生じている背景を考察する価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度は左での実績値（青）に集中しており、右側では前年の値が多いです。このことは、時間の経過に伴ってWEIスコアの分布が変化している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフを見ることで、異常値や予測範囲が強調されています。政治的な指標として使われている場合、予測と実績の乖離があることが多いことを示しており、制度や政策の調整が必要な可能性を示唆します。ビジネスや政策立案者にとってこのようなデータのズレをどのように解釈し、次の行動につなげるかが重要です。
この分析から、異常値や予測間の違いを詳細に調査することで、政治的な意思決定への有益なインサイトを提供できるでしょう。
社会WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフについて、詳細に分析してみます。
1. **トレンド**
– 「実績」と「前年」は8月～9月にかけて高いWEIスコア（約0.6～0.8）を示しています。この範囲にプロットが集中しているため、この時期に社会的な動きが活発だった可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「実績AI」として表示されたデータポイントが一部見受けられ、緑の×などの異常値マークがつけられている点があります。異常値がいくつか認識されていることから、社会的なイベントや出来事が影響している可能性も考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは「実績AI」を示しており、オレンジの「×」は予測データを示しています。緑の大きな円は異常値を示しています。
– プロット間の連結は、異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しており、それぞれ異なる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる方法での予測が複数示され、その間にどれが実際の数値に近いのかを見ています。予測方法間の違いはあるものの、傾向自体は大きくぶれていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WETスコアは高めに保たれている点であり、期間全体にわたって大きく変わらない範囲での動きがあります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 一年を通じてのWEIスコアが相対的に高い場合、社会の安定化や政策の成果が反映されている可能性を示唆します。
– 異常値があることに注意が必要ですが、WEIスコアの高い状態を維持できれば、市場やエコシステムへのポジティブな効果が期待できます。
全体として、グラフからは社会的な安定性が感じ取れますが、異常値による突発的なリスクも注意が必要です。これらを考慮しながら政策の設計や意思決定が行われるべきでしょう。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– 初期の「実績（実績AI）」データポイントは比較的安定していますが、その後急に変動しています。最終的には予測データが示すように、スコアはやや増加傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「実績（実績AI）」の中に、黒い縁取りの「異常値」が明確に目立っており、これがデータの信頼性に影響を与える可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績」、赤いバツ印は「予測」を示しています。黒縁は「異常値」で、灰色の範囲は「予測の不確かさ」を意味します。
– 紫、青、ピンクの線は異なる予測モデルによる推定を示し、推定される未来のWEIスコアを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データが分離されているため、実績が開始された後の予測では異なるトレンドが見られます。これらは、予測手法の違いによるものかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては初期のデータは集中していますが、異常値や予測の多様性が全体的な変動を増加させています。特に、将来のスコアは上昇傾向にあることが予測されています。
6. **直感的に感じることと社会的影響**
– 「異常値」が実績データに含まれていることから、データ収集や経済状況に何らかの特異なイベントがあった可能性があります。
– 予測スコアの上昇は、政策や経済状況が良好になっていく期待を示唆しているかもしれません。しかし、現実の取り組みがこの期待にどのように対応するかが今後の課題です。
このグラフは、政策決定者や経済アナリストにとって、未来に対する積極的なアクションまたは準備の導入を示唆する材料になるでしょう。
個人WEI（健康状態） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、この個人WEI（健康状態）スコアの時系列散布図についての分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは非常に短期間のデータ（約1ヶ月）に集中しており、その期間の後にはデータがありません。また、次の年度のデータとして点が存在しますが、実績との差異などの細かいトレンドは不明瞭です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が明確に示されていますが、その後すぐにデータが途切れているため、その影響を理解するのは難しいです。初期のデータでは急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示しており、初期段階で少しの変動を示しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、一定の位置に密集しています。
– 紫の線は予測を示しており、特定の予測手法（決定木回帰）が下振れを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ、予測データ、前年のデータが各々別のタイミングにプロットされていて、期間を通じた関連性や交差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間に限られているため、特定の相関関係は示されていません。分布も一部のデータだけに集中しています。
6. **直感的なインサイトと社会への影響**:
– データが不足しているため、全体的な健康状態のトレンドは把握しにくいですが、初期段階での急激な変動は潜在的なリスクを示している可能性があります。
– 政治・個人に関する重要な指標である可能性が高く、健康状態の変化が個人の政治的役割や社会的地位に影響を及ぼす可能性があります。
このグラフに示された限られたデータをもとに、さらなるデータ収集が必要です。ビジネスや政策立案においては、より安定した長期間のデータが意思決定に役立つでしょう。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月1日付近）には急な変動が見られ、それ以降データがやや安定しています。
– 予測の範囲内で後半にかけて安定し、具体的なトレンド（上昇または下降）は明確ではありませんが、大きな変動は少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータセットに外れ値と思われるものが存在します（囲まれた点）。
– その後、比較的安定した経過をたどっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データは初期値を示し、異常値が観測されています。
– 予測ラインは異なる回帰モデル結果を示し、すべて同様の安定的な傾向を示しています。
– 前年のデータ（緑）は、現在のデータと類似のレベルで推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間には、初期の急激な変動を除けば強い一致があります。
– データが安定する中で、前年のデータは大きく逸脱しないことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のスコアには中程度の相関があり、予測が大きく外れる傾向はありません。
– 初期のデータの分布は散らばっているものの、その後の年度では密集しています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期のストレスレベルの不確実さは、企業活動や政策決定に影響を及ぼす可能性がある。
– 安定した推移は、今後の予測可能性が高まったことを示唆し、政策立案やリスク管理が改善することが期待されます。
– 社会的にはストレス管理がより容易になるため、健康政策などにも好影響が予想されます。
全体として、このグラフは初期の不安定な状態から安定に移行していることを示し、将来的な予測の信頼性を高めています。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青い点）は比較的安定しているが、予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）と異なる。
– 決定木回帰（紫の線）は、時間が経つにつれてスコアが上昇することを示唆している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円で囲まれた点）がいくつか見られ、予測モデルと実績との差異を示している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年の比較データを示している。
– 異常値は予想外の外れ値であり、分析やモデルの見直しが必要かもしれない。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年データが密接していることから、今年の変動は昨年に近いが、予測モデルとのギャップがある。
– 予測モデル間の違い（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なるトレンドを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測が異なる特徴を示しているため、モデル選択の影響が大きいことがわかる。
6. **直感的洞察と影響**
– 人間が感じる直感として、実績が予測と矛盾しているため、予測モデルの見直しや調整が必要であると感じるかもしれない。
– ビジネスや社会への影響として、予測精度の向上は、自由度と自治の改善をもたらす施策への反応予測を助けるだろう。
この分析により、モデルの精度向上が重要であり、外れ値を考慮することで、より現実的な施策対応が可能となることを示しています。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの主要な期間に分かれており、最初の期間（左側）では実績（青色）が0.5〜0.6付近で安定している。後半（右側）では、前年のデータ（緑色）が一貫して0.8以上を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータにおいて異常値（黒の円）が示されており、予測の範囲から外れている様子が見られます。この異常値は特異な事象や計測エラーを示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実際のデータ、赤色の×は予測データを示しており、標準偏差範囲（灰色）の内外に位置するかが強調されています。
– ピンクと紫の線は異なる予測手法（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）による予測を示していますが、これらも含め予測データは実測値に追随していない可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法の結果は実績値に比べてばらつきがあり、予測の精度に課題があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータは新しい実績や予測と比較して高い値に位置しており、制度や政策の変化が影響した可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、現状のモデルの精度が不十分であること、外れ値を考慮したさらなる改善が必要であることです。
– 組織や政策立案においては、モデルの精度向上や異常値の原因特定が求められる可能性があります。また、前年と比べた公平性の指標改善を目指す施策の影響が強く表れている場合、それをどう維持または改善するかが課題となるでしょう。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期段階では、スコアが0.7から始まり、途中でわずかな下降がありますが、それ以降は0.8付近で安定しています。
– 全体的なトレンドとして、評価期間の初期から後半にかけて持続可能性と自治性のスコアが安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に「異常値」としてマークされた点（0.7の位置にある黒い円）が存在します。しかし、その後のデータポイントは予測線に沿っており、安定しています。
– 異常値は、観測されたデータの特異性もしくはモデルの誤差を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、比較的安定しています。
– 赤いバツ印は予測値ですが、実績値とほぼ一致しています。
– 色付きの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しており、それぞれのモデルが似た予測を出していることがわかります。
– 灰色の範囲は予測不確かさ範囲を示していますが、非常に狭く、予測が安定していることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルの出力が密接に対応しており、一貫性が保たれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に高い相関が見られ、モデルが実データをよく追従していることが示されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 視覚的にみると、社会WEIのスコアは今後も安定すると考えられ、持続可能性と自治性において、現在の施策が効果を上げていると解釈できます。
– ビジネスや政策決定者は、この安定性を基盤にさらなる改善策を検討することができるでしょう。異常値の原因を分析することで、より強固な計画を立案する機会もあります。
この情報を基に、社会やビジネスの責任者は持続可能な発展や自治性の向上に向けた施策を強化するための具体的な手段を探ることができます。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、政治カテゴリにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアを時系列で示しており、いくつかのモデル予測と実績値の比較を行っています。以下の点に注目できます。
1. トレンド:
– 実績値は、比較的横ばいで一定の範囲内に収まっていますが、一部で多少の変動が見られます。
– ランダムフォレスト回帰を用いた予測は顕著な上昇トレンドを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期の方に一つの異常値が見られます。これはデータ誤差か特異な出来事によるものかもしれません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績値、緑色の点は前年の比較値です。
– 異常値は黒い円で囲まれており、これが通常の変動範囲から外れていることを示しています。
– 各予測モデルは異なる色の線で示され、それぞれの方法による将来の動向を予測しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績値と予測値に一貫性があるかどうかを確認することが重要です。ランダムフォレストの予測は他のモデルとかなり異なります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績値はかなり集中しており、一部の異常値を除いて一定の範囲内で分布しています。
6. 直感的な洞察と影響:
– 人間が直感的に感じるものとして、予測の上昇トレンドは今後の社会基盤や教育機会が改善される可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、この上昇トレンドが続くなら、教育への投資やインフラの改善が見込めるかもしれません。
このグラフは、モデル間の違いが投資や政策決定に及ぼす可能性について考察するために役立ちます。ランダムフォレスト回帰の予測が特に楽観的であり、その根拠をさらに検討する必要があるでしょう。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績値のトレンド**: 初期のデータポイントにおいてはそれほど大きな変動がないが、直近の期間で急激に上昇しています。
– **予測値**: 各手法で微妙な違いはあるものの、いずれも上昇トレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 見られません。ただし、初期の期間と後期の期間でスコアが大きく変動しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）**: 過去の実績値を示します。
– **赤いバツ（予測）**: 現在および未来のデータポイントの予測を示します。
– **緑の点（前年比較）**: 昨年と比較したスコアを示しています。前年との比較で安定・向上しているようです。
– **線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰**: 予測手法ごとのトレンドを示しています。各手法は上昇傾向を予測しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測は全ての手法で上昇傾向を示しており、手法間の違いはあまり大きくありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データ分布が後半で急激に上昇しており、多様性や自由の保障の向上が見込まれます。
### 6. 人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響
– **直感的な感想**: データは共生、多様性、自由の保障の面で大幅な進展が見られると感じさせます。
– **社会への影響**: 共生および多様性に関する政策が効を奏している可能性が示されており、これが将来の社会的安定や発展に寄与する可能性があります。
まとめると、このグラフは共生・多様性・自由の保障に関するポジティブな評価の上昇トレンドを示しており、今後もこの傾向が続くことが期待されます。政策策定や企業のダイバーシティ戦略において参考になるデータと考えられます。
総合WEI 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
個人WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
社会WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
総合WEI 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の点について洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 日ごとの変動が見られ、全体としては上昇傾向を示しています。色の変化は時系列に従って明るくなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1の3時のデータで、青色が目立ち、他の日よりも低いスコアを示していることがわかります。これは外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの大小を示しています。薄い色ほど高いスコア、濃い色ほど低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付と時間の組み合わせで異なるパターンが見られ、時間帯によってスコアの変動が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 上部の色のスムーズな変化は、スコアの一貫した上昇を示唆します。特定の時間帯で、スコアが急上昇している点を除き、相対的に均一な分布を持つと考えられます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 時間と日付による変動を示すことで、特定のイベントや政策の影響を理解しやすくなります。このような分析により、政策対応や市場戦略の調整が可能です。
全体的に、このヒートマップは、時間とともに改善傾向があり、特に日ごとに異なる変動パターンを捉えるのに役立ちます。この可視化から、外的要因や政治的な状況変化に対する迅速な対応が必要であることが示唆されます。
個人WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフについての分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフには明確なトレンドが見られます。最初は青系の濃い色が多く、日を追うごとに色が緑や黄色に変化していることから、全体的な上昇傾向を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日に非常に低い値（濃い紫）が見え、その他の日と比較して目立っています。これは急激な変動や特異な出来事の可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡でWEI平均スコアの高さを示しているようです。濃い青や紫は低いスコアを、緑や黄色は高いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯での変化が日々観察され、特定の時間が特にスコアが上下するという傾向は確認しづらいですが、全体的には日ごとにスコアが上昇または変動していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 濃い色と明るい色が明確に分かれ、一部日付でのスコアの急上昇や降下が見て取れるため、何らかの要因が特定の時間に影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特定の日付や時間に重要な出来事があったか、政治的な状況が急変した可能性が高いということです。
– これにより社会的な関心が高まる可能性があり、それが政治的な意識や行動に影響を与えるかもしれません。また、急激な変動が戦略的な対応を要求するタイミングであると判断されることもあります。
このようなヒートマップは視覚的に状況の変化を捉えやすいため、戦略の調整や予測の指針となるでしょう。
社会WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の点について解説します。
1. **トレンド**:
– 全体的に大きな周期性や顕著な上昇・下降トレンドは見られません。色の変化は日付別に分かれていますが、特定の周期的パターンを示しているわけではないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月5日に明確な黄色の領域があり、この期間において他の日と比べて大きな変動があったことを示しています。これは急激な変化を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡(ダークパープルからイエローまで)がスコアの高低を示しており、スコアが高いほど色が明るくなることが視覚的に直感的に捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにおけるWEIスコアの変化や日付ごとの変動を視覚的に捉えられます。特定の日付または時間に集中して大きな変動があったかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付別に一部色の変化や濃淡のバリエーションが見られるため、それぞれの日付及び時間帯で異なる社会的要因が作用している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 色の急激な変化や特定日の明るい領域から、人々はその日に何らかの特別な出来事があったと感じるかもしれません。特に、2025年7月5日に関連する事象は、社会的または政治的に何らかの影響を持つ重要な出来事だった可能性があります。これがビジネスや社会における決定・戦略の再考を促す契機となるかもしれません。
この分析を活用し、データの背景や影響をさらに深掘りすることで、特定の傾向や出来事に関連する要因を特定する手助けとなるでしょう。
全WEI項目 相関ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップは、政治カテゴリーにおけるWEI（Well-being Index）項目の相関を示しています。次に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察をご提供します。
1. トレンド：
– このグラフは時系列の変化ではなく、異なる項目間の相関を示しています。したがって、時間的トレンドではなく、項目間の関係性に注目します。
2. 外れ値や急激な変動：
– 特定の外れ値や急激な変動は見当たりませんが、色の濃淡が相関の強さを示しています。
3. 各プロットや要素が示す意味：
– 色は相関係数の強さを示し、赤が正の相関、青が負の相関を指します。
– 強い相関（0.8以上）がある項目として、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」があります。
4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性：
– 時系列データではなく、各項目間の関係性を評価しています。
– 例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は強い正の相関（0.85）があります。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 「総合WEI」は他の多くの項目と中程度の相関を持っていますが、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関は比較的低いです。
– 負の相関が目立つのは、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間です。
6. 直感的な洞察、ビジネスや社会への影響：
– 社会的公正さや自由度が心理的ストレスに対する影響が高いことから、政策立案においてこれらの項目に注目することが重要であることを示唆しています。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と関連する項目は、持続可能な政策が広義の社会福祉に寄与する可能性を示しています。
このヒートマップからは、社会の公正さ、自由度、持続可能性の向上が個人および社会全体のウェルビーイングに好影響を及ぼす可能性が読み取れます。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ボックスプロットによって提示された値は時間の経過に伴うトレンドではなく、一つの特定期間（360日間）のデータの分布を示しています。そのため、個別のトレンドというよりは、分布の特徴を捉えることが重要です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのボックスプロットに外れ値が存在します。特に「社会WEI(共生、生活、自由の探求)」のカテゴリには、下方向の外れ値が見受けられます。これらの外れ値は、特定の時期に異常なスコアが観察されたことを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各ボックスプロットは、それぞれのWEIタイプのスコア分布を示しています。箱の中の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位点（25パーセンタイル）と第3四分位点（75パーセンタイル）を示します。箱外のひげは範囲の広がりを示しており、外れ値としてマーキングされたデータ点は異常な値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく、複数のカテゴリ間のスコア分布比較であるため、直接の時系列関係はありません。ただし、異なるWEIタイプ間のスコアのばらつきや中央値の比較から、社会と個人の評価がどのように異なるかを読み取ることが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、個人WEIよりも社会WEIのカテゴリがより変動性が高いことが示唆されています。このような分布は、社会的事象が個人的要因よりも不確実性が高いことを示している可能性があります。
6. **直感的な感覚と影響**
– このグラフから直感的に感じるのは、政治的環境において個人と社会の異なる側面がどのように評価されているかということです。ビジネスや政策立案においては、外れ値が示す異常な動きに注目し、それが強調または是正されるべきかを考察することが重要です。また、特定のWEIタイプに対する変動性の高さは、対応戦略の柔軟性が求められることを示しています。これにより、政策の設計やアプローチがより目的に適したものとなるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 主成分分析（PCA）の結果として、明示的な時間軸のトレンドはありません。
– 第1主成分（PC1）と第2主成分（PC2）のプロットがなされ、特定の軸に沿った集まりや偏りは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 対数的に見て特異点や外れ値と感じられるプロットは特にありませんが、右上と左下に極端な位置のプロットがあり、特徴的な変動を示す可能性がある点に注意が必要です。
### 3. 各プロットや要素
– 散布図のプロット位置は、主成分の重要度や特性を示しています。
– 第1主成分は42%の情報を、第2主成分は20%の情報を保持しています。これにより、PC1がデータの本質をより多く説明していると解釈できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データとしてではなく、要因の相関性や違いを視覚化する図です。そのため、具体的な時系列関係は示されていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 散布の仕方から見て、データは均一な広がりを見せていないため、特定のクラスタや相関性が潜んでいる可能性があります。
– 特定の軸に沿った集中や分布の偏りがないことから、データは比較的独立している印象を受けます。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 政治的カテゴリーのデータが主成分分析された結果として、特定の要因が強く影響を与えているというよりは、多面的な要素が存在することが暗示されています。直感的には、複雑な相互作用がある可能性に触発されるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、例えば政策立案や市場戦略では、単一の要素に依存するのではなく、多様な因子を考慮する必要があることを示唆します。
この分析は、データをより深く理解するための一助となり、複雑な要素を考慮した視点を提供します。
本分析には、実績AI・予測AI・比較AI（前年比較）、説明可能AI（xAI/3σ誤差）に加え、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の**複数の機械学習モデルによる予測**を統合し、社会の変化を多角的に可視化しています。また、時系列データの詳細な傾向を捉えるための**異常検知**と**季節性分解（STL）**、さらに多変量データの構造を明らかにするための**主成分分析（PCA）**も導入しました。
各モデルの予測が実績とどのように異なるか、そしてどのモデルが最も高い精度で未来を予測しているかをご確認ください。表示されているデータ点やラベルに注目することで、より深い分析が可能です。インタラクティブグラフでは、直接操作して詳細な情報にアクセスできます。
